Title
Razvoj naprednih biološki inspirisanih algoritama za rešavanje optimizacionih problema primenjene mehanike
Creator
Miodragovic, Goran, 1964-
Copyright date
2015
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno 3.0 Srbija (CC BY-NC 3.0)
License description
Dozvoljavate umnožavanje, distribuciju i javno saopštavanje dela, i prerade, ako se navede ime autora na način odredjen od strane autora ili davaoca licence. Ova licenca ne dozvoljava komercijalnu upotrebu dela. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/rs/deed.sr_LATN Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Inventory ID
D-2934
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 29.02.2016.
Other responsibilities
mentor
Bulatovic, Radovan, 1963-
član komisije
Jugovic, Zvonimir. 1947-
član komisije
Simic, Srboljub. 1968-
član komisije
Savkovic, Mile, 1967-
član komisije
Salinic, Slavisa, 1973-
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Kragujevcu
Faculty
Fakultet za mašinstvo i građevinarstvo
Alternative title
Advanced bio-inspired algorithms development for solving optimization problems in applied mechanics
Publisher
[G. R. Miodragović]
Format
142 lista
Abstract (sr)
U poslednjih petnaestak godina pojavljuju se metode koje sve bolje rešavaju
komplikovane optimizacione probleme. Sve ove metode su nastale kao inspiracija sa odgovarajućim pojavama u prirodi, pa se i zovu biološki inspirisane metode.
Najpoznatije su: genetski algoritmi (Genetic Algorithm - GA), diferencijalna
evolucija (Differential Evolution DE), optimizacija rojem čestica (Particle Swarm
Optmization PSO), optimizacija inspirisana kretanjem mrava (Ant Colony Optimization
- ACO), kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly Algorithm –FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija inspirisana kretanjem planktona (Krill Herd Algorithm – KHA) itd. Svi ovi algoritmi se mogu primeniti na veliki broj problema, daju mogućnost postavljanja širokog opsega za početne
vrednosti projektnih promenljivih – tako da nije potrebno iskustvo pri određivanju
bliskih početnih vrednosti, funkcija koja se optimizira ovim metodama ne mora biti
diferencijabilna i neprekidna, nema ograničenja u odnosu na broj promenljivih koji
se optimizira, primenljive su na veliki broj problema, zatim strukture njihovih
algoritama nude velike mogućnosti nadogradnje – čime se može postići efikasnost
algoritma jednostavnim modifikacijama.
Metodologija istraživanja u ovom radu je fokusirana na četiri od gore
pomenutih metoda: kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly
Algorithm – FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija
inspirisana kretanjem planktona (Krill Herd Algorithm – KHA). Cilj istraživanja je da
se naprave odgovarajuće modifikacije i hibridizacije pomenutih metoda, koje će
postizati bolje rešenje u polju globalnih minimuma. Tako dobijeni algoritmi,
testirani su na benčmark optimizacionim problemima primenjene mehanike koji
postoje u literaturi. Takođe cilj istraživanja je i modeliranje nekih od navedenih
problema više složenosti i testiranje ovako unapređenih algoritama na takve
probleme. Ideja je da se uspostavi univerzalni algoritam kako bi se sa lakoćom
primenio u rešavanju različitih optimizacionih problema u mašinstvu, odnosno
primenjenoj mehanici u cilju dobijanja globalnog minimuma.
Abstract (en)
In the last fifteen years methods that better solve complex optimization problems appear. All these methods have emerged as an inspiration to the corresponding phenomena in nature, so they are called biologically inspired methods. The best known are: Genetic Algorithms (Genetic Algorithm - GA), differential evolution (DE Differential Evolution),
Particle Swarm Optimization (PSO Particle Swarm optmization), optimization inspired by the movement of ants (Ant Colony Optimization - ACO), cuckoo searches (Cuckoo Search - CS) algorithm firefly (Firefly Algorithm - FA) algorithm bat (Bat Algorithm - BA), optimization inspired by the movement artick krill (Krill Herd Algorithm - KHA) etc. All of these
algorithms can be applied to a large number of problems, give the possibility of setting up a
wide range of initial values of the design variables - so you do not need experience in
determining close initial value, a function that optimizes these methods may not be
differentiable and continuous, no restrictions on the the number of variables that optimizes,
are applicable to a large number of problems and structure of their algorithms offer great possibilities for upgrades - which can be achieved by simple modification of the efficiency of the algorithm.
The research methodology, in this thesis, is focused on four of the above-mentioned methods: cuckoo searches (Cuckoo Search - CS) algorithm firefly (Firefly Algorithm - FA)
algorithm bat (Bat Algorithm - BA), optimization inspired by the movement of plankton
(Krill Herd Algorithm - KHA). The aim of the research is to make appropriate modifications
and hybridization of these methods, which will achieve a better solution in the field of global
minimum. The thus-obtained algorithms were tested on a benchmark problems by
optimization in applied mechanics, that exist in the literature. Also the aim of the research is modeling some more complex problems and testing this advanced algorithms on such problems. The idea is to establish a universal algorithm which will be easily applied in solving various optimization problems in mechanical engineering or applied mechanics, in order to obtain the global minimum.
Authors Key words
Algoritam slepog miša; ograničena optimizacija; metaheuristika;
Lévy-let; ciklični algoritam familije slepih miševa; modifikovani algoritam krila, dimenziona sinteza, greška rastojanja, algoritam kukavičje pretrage, algoritam svica, hibridni algoritam kukavičje pretrage i algoritma svica
Authors Key words
The bat algorithm; limited optimization; metaheuristics; Lévy-flight; the Loop
family bat algorithm; the modified krill algorith, dimensional synthesis, distance error, the
cuckoo search algorithm, firefly algorithm, the hybrid cuckoo search and firefly algorithm
Classification
531:621.914
Subject
Mehanika - Primenjena informatika - Računarsko
inženjerstvo
Type
Tekst
Abstract (sr)
U poslednjih petnaestak godina pojavljuju se metode koje sve bolje rešavaju
komplikovane optimizacione probleme. Sve ove metode su nastale kao inspiracija sa odgovarajućim pojavama u prirodi, pa se i zovu biološki inspirisane metode.
Najpoznatije su: genetski algoritmi (Genetic Algorithm - GA), diferencijalna
evolucija (Differential Evolution DE), optimizacija rojem čestica (Particle Swarm
Optmization PSO), optimizacija inspirisana kretanjem mrava (Ant Colony Optimization
- ACO), kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly Algorithm –FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija inspirisana kretanjem planktona (Krill Herd Algorithm – KHA) itd. Svi ovi algoritmi se mogu primeniti na veliki broj problema, daju mogućnost postavljanja širokog opsega za početne
vrednosti projektnih promenljivih – tako da nije potrebno iskustvo pri određivanju
bliskih početnih vrednosti, funkcija koja se optimizira ovim metodama ne mora biti
diferencijabilna i neprekidna, nema ograničenja u odnosu na broj promenljivih koji
se optimizira, primenljive su na veliki broj problema, zatim strukture njihovih
algoritama nude velike mogućnosti nadogradnje – čime se može postići efikasnost
algoritma jednostavnim modifikacijama.
Metodologija istraživanja u ovom radu je fokusirana na četiri od gore
pomenutih metoda: kukavičja pretraga (Cuckoo Search – CS), algoritam svica (Firefly
Algorithm – FA), algoritam slepog miša (Bat Algorithm – BA), optimizacija
inspirisana kretanjem planktona (Krill Herd Algorithm – KHA). Cilj istraživanja je da
se naprave odgovarajuće modifikacije i hibridizacije pomenutih metoda, koje će
postizati bolje rešenje u polju globalnih minimuma. Tako dobijeni algoritmi,
testirani su na benčmark optimizacionim problemima primenjene mehanike koji
postoje u literaturi. Takođe cilj istraživanja je i modeliranje nekih od navedenih
problema više složenosti i testiranje ovako unapređenih algoritama na takve
probleme. Ideja je da se uspostavi univerzalni algoritam kako bi se sa lakoćom
primenio u rešavanju različitih optimizacionih problema u mašinstvu, odnosno
primenjenoj mehanici u cilju dobijanja globalnog minimuma.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.